anifrolumab治疗难治性系统性红斑狼疮皮肤表现快速起效的前瞻性研究(11例患者)

该数据集来自data.mendeley.com,包含一项关于anifrolumab治疗11例难治性系统性红斑狼疮皮肤表现的前瞻性研究的补充材料,共4个文件,包括补充图、补充方法和补充表

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2023-02-28 更新
浏览 8
其他预测皮肤狼疮系统性红斑狼疮anifrolumabCLASISELENA-SLEDAIKaplan-Meier曲线前瞻性研究
Rapid Efficacy of anifrolumab in refractory cutaneous manifestations of systemic lupus erythematosus: a prospective study of 11 patients

基本信息

模态
其他
大小
0.001788548 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2023-02-28
版本
v1

资源简介

anifrolumab治疗难治性系统性红斑狼疮皮肤表现快速起效的前瞻性研究(11例患者)

Rapid Efficacy of anifrolumab in refractory cutaneous manifestations of systemic lupus erythematosus: a prospective study of 11 patients

该数据集来自data.mendeley.com,包含一项关于anifrolumab治疗11例难治性系统性红斑狼疮皮肤表现的前瞻性研究的补充材料,共4个文件,包括补充图、补充方法和补充表。数据涉及CLASI-50应答和完全应答的Kaplan-Meier曲线,以及11例患者治疗前及第4周、第16周的CLASI损伤评分和SELENA-SLEDAI评分。可用于分析anifrolumab的起效时间、皮肤病变改善情况及相关评分变化(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2023-02-28。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):补充图1图例:达到CLASI-50(左图)或完全缓解(右图)概率的Kaplan-Meier曲线。达到CLASI-A 50的中位时间为1个月(95% CI 1-3)。达到完全缓解的中位时间为6个月(95% CI 1-∞)。补充图2图例:11例患者在anifrolumab治疗前及第4周和第16周的CLASI损伤和SELENA-SLEDAI评分。黑色实心圆点代表个体。红色条表示中位值。P值使用Mann-Whitney U检验计算。p<0.05被认为显著。NS,不显著;W,周。

【数据结构与技术规格】

文件数 4 个,合计 1.79 MB。数据集 DOI:10.17632/3kn94vpcr4.1。

【主题与分类】

主题标签:皮肤狼疮、系统性红斑狼疮、anifrolumab、CLASI、SELENA-SLEDAI、Kaplan-Meier曲线、前瞻性研究。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/皮肤狼疮。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/3kn94vpcr4

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 1.8 MB。

数据说明

lea jaume (2023). Rapid Efficacy of anifrolumab in refractory cutaneous manifestations of systemic lupus erythematosus: a prospective study of 11 patients [Dataset]. http://doi.org/10.17632/3kn94vpcr4.1

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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